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id: 5e46f7e5ac417301a38fb929
title: Analizador de Datos Demográficos
challengeType: 10
forumTopicId: 462367
dashedName: demographic-data-analyzer
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# --description--

You will be <a href="https://gitpod.io/?autostart=true#https://github.com/freeCodeCamp/boilerplate-demographic-data-analyzer/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">working on this project with our Gitpod starter code</a>.

Todavía estamos desarrollando la parte interactiva del currículo de Python. Por el momento, aquí hay algunos videos en el canal de YouTube de freeCodeCamp.org que te enseñaran todo lo que necesitas saber para completar este proyecto:

- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/python-for-everybody/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Curso en video Python para todos</a> (14 horas)

- <a href="https://www.freecodecamp.org/news/how-to-analyze-data-with-python-pandas/" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">Como analizar datos con Python y Pandas</a> (10 horas)

# --instructions--

En este desafío debe analizar los datos demográficos usando Pandas. Se le da un conjunto de datos demográficos que fueron extraidos de la base de datos del censo de 1994. Aquí hay un ejemplo de cómo se debería ver:

```markdown
|    |   age | workclass        |   fnlwgt | education   |   education-num | marital-status     | occupation        | relationship   | race   | sex    |   capital-gain |   capital-loss |   hours-per-week | native-country   | salary   |
|---:|------:|:-----------------|---------:|:------------|----------------:|:-------------------|:------------------|:---------------|:-------|:-------|---------------:|---------------:|-----------------:|:-----------------|:---------|
|  0 |    39 | State-gov        |    77516 | Bachelors   |              13 | Never-married      | Adm-clerical      | Not-in-family  | White  | Male   |           2174 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  1 |    50 | Self-emp-not-inc |    83311 | Bachelors   |              13 | Married-civ-spouse | Exec-managerial   | Husband        | White  | Male   |              0 |              0 |               13 | United-States    | <=50K    |
|  2 |    38 | Private          |   215646 | HS-grad     |               9 | Divorced           | Handlers-cleaners | Not-in-family  | White  | Male   |              0 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  3 |    53 | Private          |   234721 | 11th        |               7 | Married-civ-spouse | Handlers-cleaners | Husband        | Black  | Male   |              0 |              0 |               40 | United-States    | <=50K    |
|  4 |    28 | Private          |   338409 | Bachelors   |              13 | Married-civ-spouse | Prof-specialty    | Wife           | Black  | Female |              0 |              0 |               40 | Cuba             | <=50K    |
```

Debes usar Pandas para responder a las siguientes preguntas:

- ¿Cuántas personas de cada raza están representadas en este set de datos? This should be a Pandas series with race names as the index labels. (columna `race`)
- ¿Cuál es la edad promedio de los hombres?
- ¿Cuál es el porcentaje de personas que tienen un grado de licenciatura (Bachelor's degree)?
- ¿Qué porcentaje de personas con una educación avanzada (`Bachelors`, `Masters` o `Doctorate`) ganan más de 50k?
- ¿Qué porcentaje de personas sin una educación avanzada generan más de 50k?
- ¿Cuál es el mínimo número de horas que una persona trabaja por semana?
- ¿Qué porcentaje de personas que trabajan el mínimo de horas por semana tiene un salario de más de 50k?
- ¿Qué país tiene el porcentaje más alto de personas que ganan >50k y cuál es ese porcentaje?
- Identifica la ocupación más popular de aquellos que ganan >50k en India.

Use the starter code in the file `demographic_data_analyzer.py`. Update the code so all variables set to `None` are set to the appropriate calculation or code. Redondea todos los decimales a la décima más cercana.

## Desarrollo

Write your code in `demographic_data_analyzer.py`. For development, you can use `main.py` to test your code.

## Pruebas

The unit tests for this project are in `test_module.py`. Importamos las pruebas de `test_module.py` a `main.py` para tu conveniencia.

## Envío

Copia el enlace de tu proyecto y envíalo a freeCodeCamp.

## Fuente de datos

Dua, D. y Graff, C. (2019). <a href="http://archive.ics.uci.edu/ml" target="_blank" rel="noopener noreferrer nofollow">UCI Machine Learning Repositorio</a>. Irvine, CA: University of California, School of Information and Computer Science.

# --hints--

Debería pasar todas las pruebas de Python.

```js

```

# --solutions--

```py
  # Python challenges don't need solutions,
  # because they would need to be tested against a full working project.
  # Please check our contributing guidelines to learn more.
```
